IMPLEMENTACION, EXPERIMENTACIÓN Y ANÁLISIS COMPARATIVO DE REDES NEURONALES DETERMINISTAS Y BAYESIANAS MEDIANTE TENSORFLOW PROBABILITY

Abstract

La fiabilidad y la capacidad de expresar desconocimiento constituyen dos de los desafíos más críticos en el despliegue de sistemas de inteligencia artificial para la toma de decisiones. Este trabajo de fin de grado responde a dicha necesidad mediante el diseño, la implementación y el análisis comparativo de arquitecturas de redes neuronales deterministas y bayesianas, aplicadas a la predicción de precios de viviendas de uso turístico ofertadas en la plataforma Airbnb para la ciudad de Madrid.

El proyecto comienza con un procesamiento integral orientado a asegurar la calidad de los datos, a través de un flujo de limpieza, selección de variables, normalización y codificación. Además, el conjunto de datos final se estructura bajo una estrategia de segmentación por rangos de precio. Este enfoque divide el problema en subtareas especializadas, lo que facilita el entrenamiento de modelos adaptados a las dinámicas de valoración concretas de cada estrato del mercado.

Sobre esta base se construyen dos paradigmas de modelado. Por un lado, se establece un modelo de referencia mediante una arquitectura neuronal determinista en TensorFlow, entrenada para emitir estimaciones puntuales. Por otro, se desarrolla una solución probabilística con TensorFlow Probability, la cual sustituye los pesos fijos por distribuciones de probabilidad. Este paradigma emplea inferencia variacional para capturar tanto la incertidumbre epistémica como la aleatoria, un mecanismo matemático que permite emitir predicciones acompañadas de intervalos de confianza.

Finalmente, ambas arquitecturas se someten a una rigurosa evaluación experimental para contrastar su rendimiento. Tras verificar la estabilidad de la inferencia estocástica, el análisis examina la precisión predictiva y las propiedades matemáticas de la incertidumbre cuantificada. Asimismo, el estudio explora diversas aplicaciones prácticas, desde el descarte selectivo de predicciones dudosas hasta la generalización de la metodología a nuevos mercados de viviendas vacacionales, y compara el coste computacional exigido por cada arquitectura. El trabajo concluye con un análisis de las fortalezas y debilidades de ambos enfoques, lo que permite seleccionar los escenarios de uso más adecuados para cada paradigma en un entorno real de producción.